getwd()
setwd("C:/Users/Maurcio/Documents/aula3")
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# Distncia entre cidades
#1) Para a criao da tabela foi necessrio criar uma matriz, determinando o n de linhas e colunas e nomeando-as, e tambm concatenando o valor das vriveis. 
europe <- matrix(nrow=4, ncol=4)
europe <- matrix(c(NA, 3927, 3949, 3000, 3927, NA, 3188, 1827, 3949, 3188, NA, 1273, 3000, 1827, 1273, NA), nrow=4, ncol=4)
europe
rownames(europe) <- c("Atenas","Estocolmo","Madri", "Paris")
colnames(europe) <- c("Atenas","Estocolmo","Madri", "Paris")
europe
#2) O objeto "eurodist" retorna uma matriz com em que a parte superior e a diagonal de uma matriz simtrica esto "em branco".
eurodist
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# Criao de um data frame
#1) Construindo a tabela
cor <- c("claro","claro","claro","claro","claro","claro","claro","claro","claro","escuro","escuro","escuro","escuro","escuro","escuro","escuro","escuro","escuro")
dieta <- c("A","A","A","B","B","B","C","C","C","A","A","A","B","B","B","C","C","C")
variao <- c("0.1","1.1","3.7","5.7","-1.2","-1.5","3","-0.4","0.6","1.5","-0.1","2","0.6","-3","-0.3","-0.2","0.3","1.5")
class(variao)
variao <- as.numeric(variao)
experimento <- data.frame(cor,dieta,variao)
rownames(experimento) <- paste("Hamster", 1:18)
experimento
#2)
tapply(variao,list(cor,dieta),mean)
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# Criando uma matriz
#1)
tilt <- rnorm(n=15, mean=10, sd=3.6^(1/2))
tilt
tilt.m <- matrix(tilt,3,5)
tilt.m
#2) Basta usar a funo paste, j utilizada no exerccio anterior
rownames(tilt.m) <- paste("L", 1:3)
colnames(tilt.m) <- paste("C", 1:5)
tilt.m
#3)
med.linha <- apply(tilt.m,1,mean)
med.coluna <- apply(tilt.m,2,mean)
var.linha <- apply(tilt.m,1,var)
var.coluna <- apply(tilt.m,2,var)
linhas.valores <- data.frame(med.linha,var.linha)
colunas.valores <- data.frame(med.coluna,var.coluna)
valores.finais <- list(Valores.das.linhas=linhas.valores,Valores.das.colunas=colunas.valores)
valores.finais
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# Lendo e salvando seus dados
#1) Como no possuo dados organizados em uma planilha, preferi utilizar um dos que estavam disponibilizados no site. Carreguei o arquivo "vespas"
vespas = read.table("C:/Users/Maurcio/Documents/aula3/vespas.csv",sep=";",header=TRUE)
vespas
# Depois de exportado, utilizamos a funo summary
summary(vespas$Vespas)
summary(vespas$Sementes)
summary(vespas$Flores)
table(vespas$Arvore)
#2) Criando um novo objeto e mantendo o original
atributo.b <- vespas[vespas$Arvore=="B",]
atributo.b
atributo.b[,c("Arvore","Vespas","Flores")]
write.table(list(atributo.b[c("Arvore","Vespas","Flores")]),file="C:/Users/Maurcio/Documents/aula3/vespaB.txt",sep="\t", row.names=FALSE)
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# Classes de Objetos
#1) Verificando a classe dos objetos
class(iris)
class(iris3)
#2) Para iris utilizamos a funo aggregate
aggregate(iris[1:4],by=iris[5],FUN=mean)
# Para iris3 usamos a funo apply
apply(iris3,c(2,3),FUN=mean)
#3)
colnames(iris) <- c("compr.spala","larg.spala","compr.ptala","larg.spala","Espcie")
iris
colnames(iris3) <- c("compr.spala","larg.spala","compr.ptala","larg.spala")
iris3
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# Acrescentando dados de Sntese
#1) Depois de fazer o download do arquivo (.csv) vamos export-lo para o R e criar um objeto com o seguinte comando:
biomassa <- read.table(file="esaligna.csv", header=T,sep=",")
biomassa
#2)
class(biomassa$arvore)
biomassa$arvore <- as.factor(biomassa$arvore)
summary(biomassa)
#3)
biomassa$folha.tronco = biomassa$tronco + biomassa$folha
biomassa
#4)  s utilizar a frmula de rea utilizando a informao contida no dap (o raio  a metade do dap)
biomassa$area.basal = pi*((biomassa$dap)/2)^2
biomassa
# retorna a tabela com a coluna em outra linha. Mistriooooo
#5)  Como se quer fazer uma combinao com o "critrio talho"  melhor se utilizar a funo aggregate.
area.talhao.soma <- aggregate(biomassa["area.basal"], by=biomassa["talhao"], FUN=sum)
area.talhao.soma
#6) Agora vamos calcular a mdia. Basicamente  s trocar pela funo mean.
area.talhao.media <- aggregate(biomassa["area.basal"], by=biomassa["talhao"], FUN=mean)
area.talhao.media
#7)
dap.maior10 <- biomassa[biomassa$dap>10.0,]
dap.maior10
#8)
write.table(dap.maior10,file="DAP_superiores.txt", sep="\t",row.names=FALSE)
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#### AT QUE ENFIM! #####